Investigating the Effect of Strength Training on Shoulder Pain and Function in Swimmers : A Single Case Experimental Design
Bibliographic record
Abstract
Bakgrund: Smärta från axelleden är vanligt förekommande hos simmare, därav finns begreppet ”simmaraxel”. Etiologin till tillståndet och smärtan är dock ännu inte fastställd, flertalet studier visar på varierande orsaker och symtom. Den oklara etiologin, skapar delade meningar sett till lämplig behandling för simmaraxlar. Flera teorier finns kring den bästa behandlingsmetoden för axelsmärta hos simmare. Många olika studier har gjorts med syfte att undersöka sambandet mellan axelspecifik styrketräning på axelfunktion hos simmare med axelsmärta. Få studier har gjorts med syfte att undersöka effekten av axelspecifik styrketräning på just smärtan vid simmaraxlar. Syfte: Syftet med denna studie var att på individnivå undersöka hur axelspecifik styrketräning påverkar simmare med axelsmärta gällande smärta och funktion. Metod: Studien baseras på single-case experimentell design (SCED), med en AB-design. I studien medverkade tre deltagare från en simklubb i Stockholm. Deltagarna fick under totalt nio veckor skatta smärta via Numeric Rating Scale (NRS) och axelfunktion via Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI), för att undersöka förändringen på smärta och funktion över tid. Resultatsammanfattning: En deltagare uppnådde signifikant förbättring sett till självskattad smärta. Sett till självskattad funktion fanns signifikant försämring hos två deltagare. En deltagare uppnådde en stabil baslinje. Resterande två deltagare uppgav spridda värden under samtliga faser för NRS och WOSI. Slutsats: Inga specifika slutsatser går att dras utifrån studiens resultat eftersom endast en deltagare uppnådde en stabil baslinje och på grund av oklarheten kring orsakerna till deltagarnas smärta.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".